可视化基因组注释 D3 JavaScript基因组特征(gff)文件的交互式可视化 这引入了一个框架,用于创建(GFF)的交互式信息性可视化。 通用特征格式(GFF)也称为基因发现格式,是一种描述基因组和蛋白质序列特征的文件格式。 GFF文件是制表符分隔的文本文件,其中每个功能都在一行中描述。 有关GFF格式的更多信息,请访问 。 例如对于玉米,我使用的GFF文件看起来像- 9 ensembl chromosome 1 156750706 . . . ID=9;Name=chromosome:AGPv2:9:1:156750706:1 9 ensembl gene 66347 68582 . - . ID=GRMZM2G354611;Name=GRMZM2G354611;biotype=protein_coding 9 ensembl mRNA 66347 68582 . - .
2024-03-13 20:08:26 23KB Python
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内容概要: 本文首先以气象数据分析为例,介绍了数据加载、统计计算和绘图可视化的过程,给出了绘制温湿度变化折线图的代码。然后以温度时间序列分析为例,讲解了绘制时间序列图、进行季节性分解、以及使用时间序列工具进行预测的流程,同时提供了完整的示例代码。每部分都以示例代码展示了Matlab进行数据分析和可视化的技术思路。 适合人群: 需要利用Matlab进行数据挖掘和分析的专业人员,以及相关领域的学生。示例代码可以帮助理解数据分析方法的实现。 能学到什么: 通过学习可以掌握Matlab中的数据可视化方法,以及时间序列分析的技能,包括分解、预测等,以及将这些技术应用到解决实际问题的思路。 阅读建议: 可以关注感兴趣的示例内容,针对提供的代码进行逐行学习,需要自己编写代码实践测试。也可以搜索Matlab时间序列分析的更多用法进行扩展学习。总体而言,本文内容翔实,是Matlab数据分析学习的好参考资料
2024-03-13 15:30:35 3KB matlab
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matlab_cst参数化_翼型源代码matlab示例
2024-03-13 15:02:18 1KB matlab
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一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件,支持pcd, ply, las等多种格式,轻松打开海量点云数据,支持多方式多字段渲染点云,对点进行方便的查询、量测和编辑,提供了地面滤波算法,可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。
2024-03-12 17:09:24 16.97MB 可视化 SLAM PointCloud
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蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法,提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面,避免了离散,精度最高,但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单,但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明,TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC,在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%,是一种理想的边界区域离散化的方法。
2024-03-12 15:21:09 3.79MB 医用光学 蒙特卡罗
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(1)针对自动驾驶拟人化决策需要识别驾驶风格的需求, 基于客观驾驶数据和主观问卷分析了驾驶风格,提出了 种驾驶风格分类模型。 (2)针对驾驶员对驾驶安全性、舒适性和行车效率的需求, 分别基千深度Q网络(Deep Q Network, DQN)和优势演员评论家(Advantage Actor Criti c, A2C)两种深度强化学习算法建立了决策模型。 (3)针对当前自动驾驶决策不够拟人化的问题,基千表现更好的DQN决策模型提出了一种结合驾驶风格的拟人化决策模型。
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DevilYuan股票量化系统 简介 DevilYuan股票量化系统由python编写,支持python3.4及以上版本,有如下功能: 可视化(基于PyQT的界面) 多线程事件引擎 四大功能 股票数据 选股 策略回测 实盘交易 历史数据均免费来自于网络 Wind免费个人接口 TuShare 实盘微信提醒及交互 一键挂机 全自动交易 模拟交易,支持9个模拟账号 实盘和回测共用同一策略代码 实盘策略编写模板 选股策略编写模板 自动下载历史数据到MongoDB数据库 股票代码表 交易日数据 个股,指数和ETF历史日线数据 个股和ETF历史分笔数据 集成基本的统计功能 实盘单账户多策略 运行后的界面 运行前的准备 支持的操作系统:Windows 7/8/10 安装,python3.4及以上版本 64位版本(32位应该也可以,但没测试过) 安装,并将 如果你想下载更多的个股历史分笔数据,建议配备比较
2024-03-11 15:49:36 1.83MB Python
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动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下
2024-03-10 17:31:18 12KB 动态规划 数据集
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用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值,并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。用ACO解决TSP问题,数据为Solomon数据集的c101文件读取,可视化路径图,用图展示每次迭代的最优值、最差值和平
2024-03-10 17:30:37 171KB 数据集 python
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2023年9月 中国电子学会青少年软件编程等级考试(图形化Scratch一级) - 真题含参考答案
2024-03-08 10:53:02 6.24MB 编程语言 少儿编程 scratch
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